## SISTEM PENDETEKSI KEMATANGAN BUAH ALPUKAT DENGAN TRANSFORMASI RUANG WARNA HSI
Divia Dwi Arfika, Indri Syafitri, Padli Husaini Pahutar Program Studi S1 Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Medan, Jl. W. Iskandar Pasar V Medan Esatate Kab. Deli Serdang, Medan, Indonesia diviadwiarfika@mhs.unimed.ac.id

## ABSTRAK
Penentuan  tingkat  kematangan  buah  alpukat  tidaklah  mudah.  Padahal  tingkat  kematangan  buah  alpukat merupakan  faktor  penting  karena  dampaknya  pada  umur  simpan.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  deteksi  yang  memanfaatkan  teknik  pemrosesan  gambar digital,  khususnya  metode  transformasi  ruang  warna  HSI  untuk  mengklasifikasikan  kualitas  dan  kematangan buah  alpukat.  Tahapan  metode  penelitian  ini  yang  pertama  yaitu  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan mengambil  gambar  buah  alpukat  menggunakan  Handphone.  Proses  kedua  membuat  program  dengan menggunakan  platform  MATLAB.  Sebelum  melakukan  pengujian,  dilakukan  training  terlebih  dahulu  dengan 100  data  training  dan  10  data  testing  untuk  setiap  kategori.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  pengujian  untuk mendapatkan  nilai  presentase  tingkat  akurasi  kebenaran  pada  sistem  pendeteksi.  Berdasarkan  hasil  penelitian, melalui  pemeriksaan  30  data testing  buah  alpukat,  diamati  bahwa  29  data  berhasil  dicocokkan  dengan  tingkat kematangannya  masing-masing secara sistematis dan  manual,  namun terdapat 1 data yang tidak sesuai dengan klasifikasi  kematangannya.  Evaluasi  akurasi  sistem  deteksi  menghasilkan  tingkat  presisi  96,67%.  Dari  nilai persentase tingkat akurasi tersebut dapat ditarik kesimpulan  bahwasannya sistem  yang digunakan dapat secara efektif mengidentifikasi kematangan buah alpukat melalui transformasi warna HSI.
Kata kunci :  Ruang Warna HSI, Deteksi Kematangan, Alpukat

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  yang  membanggakan berbagai  buah  yang tumbuh subur, termasuk alpukat. Buahnya,  yang  secara  ilmiah  dikenal  sebagai  Parsea americana  Mill,  tumbuh  subur  di  iklim  tropis  dan subtropis.  Alpukat,  buah  yang  disukai  di  kalangan penduduk,  tersedia  secara  luas  di  seluruh  Indonesia, yang  menyebabkan  peningkatan  produksi  tahunan [1].
Menilai kematangan buah alpukat menimbulkan tantangan.  Tingkat  kematangan  buah  merupakan faktor penting karena dampaknya pada umur simpan. Alpukat  yang  lebih  matang  lebih  rentan  terhadap pembusukan dan pembusukan, sehingga umur simpan lebih  pendek.  Konsumen  biasanya  memeriksa penampilan  alpukat,  termasuk  warna,  ukuran,  dan cacat permukaan, ketika membuat keputusan pembelian [2].
Konsumen sering mengukur kematangan dengan  memberi  tekanan  pada  buah,  berpotensi menyebabkan  memar  yang  mengganggu  kualitas. Metode-metode  ini  tidak  memadai  untuk  secara akurat  menentukan  kualitas  dan  kematangan  buah alpukat [3].
Oleh  karena  itu,  ada  kebutuhan  untuk  sistem deteksi  untuk  membantu  konsumen  dalam  menilai kematangan alpukat selama pembelian.  Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi yang memanfaatkan  teknik    pemrosesan  gambar  digital, khususnya  metode  transformasi  ruang  warna  HSI, untuk  mengklasifikasikan  kualitas  dan  kematangan buah  alpukat.  Pemrosesan  gambar  digital,  segi Kecerdasan  Buatan,  berusaha  memungkinkan  mesin
(komputer)  untuk  menafsirkan  gambar  yang  mirip dengan kognisi manusia [4].
Studi  ini  akan  mengevaluasi  kemanjuran  ruang warna  HSI  dalam  menentukan  tingkat  kematangan buah alpukat [5].
Ruang  warna  HSI  adalah  sistem  representasi warna  yang  meniru  karakteristik  sistem  visual manusia.  Ini  beroperasi  dengan  menggabungkan warna  atau  nuansa  abu-abu  yang  ada  dalam  gambar. Model warna ini ditentukan oleh tiga parameter: Hue (H),  mewakili  warna  dasar  seperti  merah,  biru, kuning, dan kombinasinya; Saturasi (S), menunjukkan  kejelasan  rona;  dan  Intensitas  (I), digunakan  untuk  menggambarkan  kecerahan  warna dan  saturasi.  Studi  telah  menemukan  bahwa  ruang warna  HSI  menawarkan  representasi  penglihatan manusia yang lebih otentik dan mudah dipahami [6].
Analisis  gambar  buah  alpukat  yang  digunakan sebagai data uji ditangkap menggunakan Smartphone Android untuk  menentukan  indeks  kematangan berdasarkan  intensitas  warna.  Buah  alpukat  dibagi menjadi tiga kategori kematangan: level 1 menampilkan  warna  coklat  kekuningan  seluruhnya (alpukat  matang),  level  2  menunjukkan  warna  semi- hijau  keunguan  atau  kecoklatan  (alpukat  sebagian matang), dan level 3 menunjukkan warna hijau cerah (alpukat mentah) [7].
Penelitian  sebelumnya  telah menunjukkan kegunaan teknik transformasi ruang warna HSI dalam aplikasi  prediktif  yang  melibatkan  berbagai  objek. Misalnya,  penelitian  telah  mengeksplorasi  penilaian kematangan  buah  mangga  garifta  merah  dengan menganalisis 15 sampel yang diuji dengan 12 sampel
yang  sesuai  dengan  data.  Didapat  nilai  A ccuracy, Precision dan Recal yaitu  80%,  80%  dan  87%  [8]. Demikian  pula,  penyelidikan  telah  dilakukan  untuk menilai  kelembutan  bunga  mawar,  menghasilkan akurasi HSI 86,9% [9].
Selanjutnya,  sebuah  penelitian  berfokus  pada evaluasi  kesegaran  daging  sapi  menggunakan  9 gambar  uji,  termasuk  daging  sapi  segar,  tidak  segar, dan busuk, menghasilkan tingkat akurasi 88,8% [10].
Penelitian ini bertujuan untuk mencapai pemahaman yang lebih mendalam mengenai identifikasi  kematangan  buah  alpukat  melalui Transformasi Ruang Warna HSI. Dengan pemeriksaan  yang  lebih  terkonsentrasi  melalui analisis studi kasus. Diantisipasi bahwa penelitian ini akan  menawarkan  wawasan  yang  berharga  dan menyeluruh  tentang  kemanjuran,  manfaat,  dan keterbatasan  penggunaan  teknik  Transformasi  Ruang Warna HSI dalam bidang penilaian kematangan buah alpukat.  Berdasarkan  penjelasan  yang  diberikan dalam  penelitian  sebelumnya,  pengembangan  sistem yang  menggunakan  perangkat  lunak  MATLAB tercakup dalam penelitian ini.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan pemahaman lebih dalam mengenai deteksi kematangan  buah  alpukat  dengan  Transformasi Ruang Warna HSI.  Melalui analisis studi kasus yang lebih  terfokus.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  wawasan  yang  berharga  dan  mendalam mengenai  efektivitas,  kelebihan,  dan  kendala  dalam menggunakan  metode  Transformasi  Ruang  Warna HIS dalam konteks deteksi kematangan buah alpukat. Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  diuraikan  pada penelitian sebelumnya, maka penelitian ini melibatkan perancangan sistem menggunakan software MATLAB.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Deteksi Kematangan Buah
Deteksi  adalah  kemampuan  sistem  untuk  dapat mengenali  suatu  objek  yang  berada  dalam  suatu gambar  atau  video  yang  ada  dihadapan  pengguna. Deteksi merupakan salah satu teknologi yang terdapat pada Computer  Vision .  Dalam  pendeteksian  objek, sistem  menerima  masukan  berupa  gambar  dan meresponnya  dengan  menampilkan  hasil  klasifikasi yang sesuai dengan gambar tersebut. Pada umumnya, deteksi  objek  digunakan  untuk  mengenali  objek seperti  manusia,  bangunan,  mobil,  penyakit,  serta kematangan buah [11].
Kematangan  buah  di  deteksi  melalui  analisis visual  terhadap  ciri-ciri  fisik  yang  khas  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  pengolahan citra  dan  pengenalan  pola.  Dalam  konteks  deteksi pengolahan  citra  dan  pengenalan  pola,  kematangan buah  dapat  diidentifikasi  dengan  memperhatikan pola-pola  visual  yang  unik  pada  buah  yang  telah matang.  Ini  melibatkan  ekstraksi  fitur-fitur  seperti warna,  tekstur,  bentuk,  dan  ukuran  buah  dari  citra atau video yang diambil.

## 2.2. Transformasi Ruang Warna HSI
Transformasi  warna  HSI  didefinisikan  sebagai warna  dalam  terminologi Hue , Saturation dan Intensity. Hue menggambarkan warna yang sebenarnya,  yakni    merah,    ungu,    dan    kuning.  Hue digunakan  untuk  membedakan  warna -  warna  dan menentukan kemerahan ( redness ), kehijauan ( greeness ),  dan  lain-lain  dari    cahaya. Hue berhubungan  dengan  panjang  gelombang  cahaya. Saturation menunjukkan  tingkat  kemurnian  suatu warna,  yaitu  mengindikasikan    seberapa    banyak warna    putih    diberikan    pada    warna. Intensity merupakan  atribut  yang  menggambarkan  jumlah cahaya yang diterima oleh mata tanpa memperdulikan warnanya[12]

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian adalah pendekatan sistematis  yang  digunakan  untuk  mengatasi  dan menyelesaikan  masalah  yang  didukung  oleh  prinsip- prinsip ilmiah [13].
Dalam metodologi  penelitian,  serangkaian tahapan  prosedural  harus  diikuti  untuk  mencapai tujuan penelitian. Tahapan ini mencakup pengumpulan  data,  pengembangan  program,  dan pengujian.  Perkembangan  tahapan  alur  kerja  ini digambarkan secara visual pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Langkah Kerja Penelitian
Langkah  awal  melibatkan  pengumpulan  data. Data untuk penyelidikan khusus ini diperoleh melalui proses  pengambilan  gambar  buah  Alpukat  langsung dari  ladang  pertanian;  sebagai  alternatif,  data dikumpulkan  secara  manual  dengan  memotret  setiap tahap  kematangan  buah  alpukat  menggunakan kamera smartphone .  Ini  termasuk  gambar  buah Alpukat matang, buah Alpukat setengah  matang, dan buah  Alpukat  mentah.  Sebanyak  330  gambar digunakan,  dengan  100  gambar  dialokasikan  untuk setiap klasifikasi tingkat kematangan. Dari kumpulan data yang dapat diakses, 100 gambar ditujukan untuk data training dan  10  gambar  untuk  tujuan  data testing .  Informasi  terperinci  mengenai  pemanfaatan data disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1.  Jumlah data training dan data testing Tingkat Kematangan Data Training Data Testing Alpukat matang 100 buah 10 buah Alpukat setengah matang 100 buah 10 buah Alpukat mentah 100 buah 10 buah Langkah selanjutnya  melibatkan pengembangan program; dalam penyelidikan ini, program dikembangkan  menggunakan  platform  MATLAB. Sebelum  melakukan  pengujian,  dataset  awalnya dimasukkan  ke  dalam  program,  dengan  dataset berfungsi  sebagai  titik  perbandingan.  Selanjutnya, pengujian  dimulai. Flowchart proses  pengujian diilustrasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart pengujian
Awalnya,  data  pengujian  dimasukkan  ke  dalam program  yang  dikembangkan  dalam  bentuk  gambar berformat  jpg  yang  menggambarkan  buah  alpukat. Selanjutnya,  perangkat  lunak  menjalankan  operasi preprocessing pada gambar,  mengubah gambar RGB ke gambar HSI melalui rumus tertentu.
H (Hue) :
H = { 𝜃
360 − 𝜃 𝑖𝑓 𝐵 ≤ 𝐺 𝑖𝑓 𝐵 > 𝐺 (1)
𝜃 = 𝑐𝑜𝑠 −1 {
1 2 [(𝑅 − 𝐺) + (𝑅 − 𝐵)]
[(𝑅 − 𝐺) 2 + (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵)] 1 2 }     (2)
S (Saturation):
S = 1 − 3 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵) [min(𝑅, 𝐺, 𝐵)]                      (3)
I (Intensity): I = 1
3 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵)                                                     (4)
Proses  segmentasi  gambar  dilakukan  secara berurutan.  Setelah  konversi  menjadi  gambar  HSI, gambar  tersebut  kemudian  digambarkan  antara  buah Alpukat  dan  latar  belakangnya  yang  sesuai. Selanjutnya,  perbandingan  dibuat  antara  gambar  dan data  pelatihan  yang  awalnya  dimasukkan,  yang mengharuskan mengkategorikan buah sebagai matang,  setengah  matang,  atau  mentah.  Langkah selanjutnya  melibatkan  evaluasi  keakuratan  sistem deteksi melalui rumus tertentu.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 x 100%

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Studi  ini  melibatkan  fase  pelatihan  sistem deteksi  kematangan  buah  alpukat,  yang  mencakup pemrosesan  330  gambar  buah  alpukat  dalam format.jpg.  Gambar-gambar  ini  menggambarkan  100 alpukat, masing-masing menampilkan berbagai tingkat  kematangan:  matang,  setengah  matang,  dan mentah.  Konversi  ruang  warna  dari  RGB  ke  HSI dijalankan  pada  semua  330  gambar  buah  alpukat. Proses konversi ini sangat penting untuk memperoleh nilai  atribut  dalam  ruang  warna  HSI.  Setelah  ini, keakuratan  proses  deteksi  kematangan  diverifikasi secara  manual  untuk  mengidentifikasi  potensi kesalahan.
Berikut  ini  merupakan  gambar  dari  tampilan program  klasifikasi tingkat kematangan  buah alpukat matang,  setengah  matang  dan  mentah  dengan transformasi ruang HSI:
Gambar 3. Tampilan sistem deteksi tingkat kematangan buah alpukat matang
Gambar 4. Tampilan sistem deteksi tingkat kematangan buah alpukat setengah matang
Gambar 5. Tampilan sistem deteksi tingkat kematangan buah alpukat mentah
Hasil pengujian deteksi buah alpukat yang telah matang,  setengah  matang  dan  mentah  berdasarkan warna  kulitnya  dengan  memanfaatkan  atribut  yang dimiliki  oleh  ruang  warna  HSI (hue,  saturation, intensity) dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Hasil Deteksi Kematangan Buah Alpukat
pada Setiap Kategori No. Objek Harapan Hasil 1 Matang Matang 2 Matang Matang
No. Objek Harapan Hasil 3 Matang Matang 4 Matang Matang 5 Matang Matang 6 Matang Matang 7 Matang Matang 8 Matang Matang 9 Matang Matang 10 Matang Matang 11 Setengah Matang Setengah Matang 12 Setengah Matang Setengah Matang 13 Setengah Matang Setengah Matang 14 Setengah Matang Mentah 15 Setengah Matang Setengah Matang 16 Setengah Matang Setengah Matang
No. Objek Harapan Hasil 17 Setengah Matang Setengah Matang 18 Setengah Matang Setengah Matang 19 Setengah Matang Setengah Matang 20 Setengah Matang Setengah Matang 21 Mentah Mentah 22 Mentah Mentah
23
Mentah Mentah
24
Mentah Mentah 25 Mentah Mentah 26 Mentah Mentah
27
Mentah Mentah
28
Mentah Mentah 29 Mentah Mentah 30 Mentah Mentah
Beberapa data Testing diperoleh pada siang hari, sementara yang lain diperoleh pada malam hari. Data yang disajikan dalam Tabel 2 menunjukkan bahwa di antara  banyak  sampel  gambar  alpukat,  satu  sampel diidentifikasi  secara  tidak  akurat,  sedangkan  29 sampel  diidentifikasi  dengan  benar  dengan  berbagai tingkat  kematangan  yang  dinilai  secara  manual  dan melalui  program  MATLAB.  Perbedaan  ini  dapat dikaitkan  dengan  kondisi  pencahayaan,  karena akuisisi  gambar  alpukat  terjadi  dalam  keadaan pencahayaan  yang  beragam.  Variabilitas  seperti  itu menimbulkan tantangan bagi sistem berbasis komputer.  Ketidakakuratan  dalam  klasifikasi  gambar piksel  menyebabkan  hasil  segmentasi  yang  kurang tepat,  akibatnya  berdampak  pada  kemanjuran  hasil analisis  sistem.  Dengan  demikian,  pengujian  gambar menjadi  penting  sebelum  masukan  mereka  ke  dalam sistem.
Setelah  menerima  hasil  tes,  evaluasi  akurasi klasifikasi  sistem  dilakukan.  Penilaian  akurasi klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Confusion Matrix. Confusion Matrix 3x3 disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Confusion Matrix Prediksi Kategori Matang Setengah Matang Mentah Matang 10 0 0 Setengah Matang 1 9 0 Mentah 0 0 10
Untuk  menghitung  akurasi,  maka  dilakukan kalkulasi menggunakan persamaan.
𝐴kurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 x 100%
Kemudian  masukkan  data  yang  diperlukan dalam rumus tersebut.
Akurasi = 10+9+10
30 × 100%
Akurasi = 29
30 × 100%
Akurasi = 0.9667 × 100% Akurasi = 96.67%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penyelidikan  pada  sistem penilaian kematangan buah alpukat, selain penentuan kematangan  buah  alpukat  secara  manual, Software MATLAB digunakan bersama program yang menggunakan  teknik  transformasi  ruang  warna  HSI untuk deteksi. Program ini melakukan fase preprocessing gambar awal untuk  mengubah gambar RGB  menjadi  gambar  HSI.  Melalui  pengujian  30 buah  alpukat,  29  set  data  dikumpulkan  yang  selaras dengan  tingkat  kematangannya  secara  sistematis  dan manual,  kecuali  untuk  satu  data  yang  menunjukkan inkonsistensi dalam kematangan.
Evaluasi  akurasi  sistem  deteksi  menghasilkan tingkat  96,67%.  Tingkat  akurasi  ini  menunjukkan bahwa  sistem  yang  digunakan  dapat  secara  efektif
mengidentifikasi  kematangan  buah  alpukat  melalui transformasi  warna HSI. Untuk  meningkatkan sistem deteksi  kematangan  alpukat  di  masa  depan, disarankan  untuk  awalnya  mengelompokkan  gambar untuk  secara  eksklusif  memasukkan  buah  alpukat selama perhitungan nilai Hue, Saturasi dan Intensity . Selain  itu,  mengembangkan  sistem  deteksi  berbasis seluler  akan  memfasilitasi  aksesibilitas  pengguna  ke sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Pauner  and  B.  Hamzah,  “Analisis  Kadar Flavonoid  pada  Kulit  Buah  Alpukat  (parsea americana Mill.) yang Beredara Di Pasar Inpres Palu,” Media Eksakta , vol. 18, no. 1, pp. 69–73, May 2022, doi: 10.22487/me.v18i1.1406.
[2]  F.  Aprilliani,  D.  Atmiasih,  and  A.  Ristiono, “THE EVALUATION OF  AVOCADO (Persea americana  Mill.)  MATURITY  LEVEL  USING IMAGE PROCESSING TECHNOLOGY.”
[3]  Meika  Wahyuni  Azrita,  Usman  Ahmad,  and Emmy Darmawati, “Rancangan  Kemasan dengan  Indikator  Warna  untuk  Deteksi  Tingkat Kematangan  Buah  Alpukat,”  vol.  7,  no.  2,  pp. 155–162, 2019.
[4]  S. P. Adenugraha, V. Arinal, and D. I. Mulyana, “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Pisang  Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan  Citra  RGB  dan  HSV,” JURNAL MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  6, no. 1, p. 9, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3287.
[5]  R. N. Identifikasi Kematangan Daun | Auliasari, L.  Novamizanti,  and  N.  Ibrahim,  “Identifikasi Kematangan  Daun  Teh  Berbasis  Fitur  Warna Hue  Saturation  Intensity  (HSI)  dan  Hue Saturation Value (HSV) (Identification Maturity Tea  Leaves  Based  on  Color  Feature  Hue Saturation  Intensity  (HSI)  and  Hue  Saturation Value (HSV)),” 2020.
[6]  A.  Athallah  Muhammad,  A.  Arkadia,  S. NaufalRifqi, and D. Sandya Prasvita, Penerapan Transformasi  Ruang  Warna  Hue  Saturation Intensity  (HSI)  untuk  Mendeteksi  Kematangan Buah Tomat . 2021.
[7]  E.  A.  Et,  J.  Yusri,  and  F.  Restuhadi,
“ANALISIS PERSEPSI KONSUMEN TERHADAP BAURAN PEMASARAN
PRODUK  KERIPIK  NANAS  DI  KUALA NENAS KOTA PEKANBARU,” SEPA: Jurnal Sosial  Ekonomi  Pertanian  dan  Agribisnis ,  vol.
16, no. 1, p. 54, Sep. 2019, doi: 10.20961/sepa.v16i1.31880.
[8]  Ahmad  Muslih  Syafi’i,  Muhammad  Fajar Ahadi, Muhammad Iqbal Rasyid, Faisal Dharma Adhinata,  and  Apri  Junaidi,  “Klasifikasi Kematangan  Pada  Buah  Mangga  Garifta  Merah dengan   Transformasi  Ruang  Warna  HSI,” Journal  of  Applied  Informatics  and  Computing (JAIC) , vol. 5, no. 2, pp. 117–121, 2021.
[9]  D.  Wandi,  F.  Fauziah,  and  N.  Hayati,  “Deteksi Kelayuan  Pada  Bunga  Mawar  dengan  Metode Transformasi  Ruang  Warna  Hue  Saturation Intensity  (HSI)  dan  Hue  Saturation  Value (HSV),” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  1,  p.  308,  Jan.  2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2562.
[10]  A.  Syahfitri,  K.  Ibnutama,  and  D.  Suherdi, “JURNAL SISTEM INFORMASI TGD
Mendeteksi  Tingkat  Kesegaran  Daging  Sapi Menggunakan  Metode  Transformasi  Ruang Warna  HIS  (Hue,  Intensity,  dan  Saturation)”, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[11]  R.  Imantiyar,  ;  Dhomas,  and  H.  Fudholi, “Kajian  Pengaruh  Dataset  dan  Bias  Dataset terhadap Performa Akurasi Deteksi Objek,” vol. 14, no. 2, 2021, doi: 10.33322/petir.v14i2.1150.
[12]  Lidia  Ardhia  Wardani,  “KLASIFIKASI  JENIS DAN  TINGKAT  KEMATANGAN  BUAH PEPAYA  BERDASARKAN  FITUR WARNA, TEKSTUR
DAN BENTUK MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” 2020. [13] Dicky Nasrul Adhim, “PENGEMBANGAN  APLIKASI  DETEKSI KEMATANGAN BUAH JAMBU BIJI MENGGUNAKAN METODE
EKSTRAKSI  TEKSTUR  STATISTIK,” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  2, no. 1, pp. 256–261, 2018.